Token per dollar！微软CEO纳德拉曾将算力比作美元。

“对于任何国家或任何公司而言，如今有了一个新的考量公式。

无论是两年后、五年后还是十年后，我们都会讨论国内生产总值（GDP）增长与这个公式之间的关联。”

翻译成人话就是：谁有算力，谁就能在AI时代印钞。

在AI行业的算力饥渴下，那些搞算力租赁的公司可就享福了，不仅转的盆满钵满，还成了这波AI浪潮里最先上市的公司。

不久前，算力租赁公司CoreWeave在纳斯达克提交上市申请，正式开启IPO进程。

在AI的催化下，过去三年里，CoreWeave的收入从2022年的1600万美元增长至2023年的2.29亿美元，再到2024年的19亿美元，年合增长率达737%。

据路透社报道，这次CoreWeave上市的估值预计在350亿美元（约合人民币2540亿元）。

真应了那句老话，淘金先富卖铲人！

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AI专用数据中心，收入年年涨7倍

CoreWeave的业务很简单，主要面向需要大量智能算力的客户，提供高性能计算资源的租赁服务，其97%收入来自AI模型训练与推理托管，几乎不涉及其他业务。

之所以收入能增长这么快，微软居功至伟。过去两年，微软占CoreWeave的收入比重从35%提升到62%。

此前，微软与CoreWeave签订了100亿美元算力租赁协议（涉及H100集群，执行期预计5年），已锁定合同总额超过150亿美元。

微软买单的原因也很简单，现阶段AI智能算力需求量涨得太快，猝不及防。

就像你想盖一栋摩天大楼，但今晚就得招待1000个客人，只能临时租下"算力快捷酒店"。

而CoreWeave就是最好的"算力快捷酒店"之一。

“比传统云提供商快35倍，成本低80%，延迟低50%”是CoreWeave打出的旗号。

一般来说，由于架构问题，计算、网络或内存不平衡等原因，运行AI工作负载的典型GPU的计算效率，约为峰值理论性能的35%到45%。

而CoreWeave专门围绕AI负载设计的软硬件配套设施，可以有效缩小落差。

在硬件方面，CoreWeave32个数据中心是专门为AI计算"定制"的"超级工厂"。

这些“超级工厂”，能够提供超过25万张英伟达H100GPU进行AI服务，并且采用先进的液冷技术以及InfiniBand等低延迟网络，显著提升AI训练和推理速度。

在软件方面，CoreWeave的软件系统，堪称算力界“周扒皮”，能“榨干”GPU的每一滴“算力”。

比如，CoreWeave的SUNK调度系统，能智能调配AI在训练、推理、测试等不同任务上的算力分配，提高GPU利用率。Tensorizer能快速将模型从存储“搬”到GPU内存，缩短加载时间。

凭借“内外兼修的功夫”，CoreWeave与运行相同英伟达GPU的微软、谷歌、亚马逊等更通用的云相比，它可以将AI训练作业的计算效率提高20%以上。将实际性能提高到峰值理论性能55%到65%之间。

以CoreWeave的25万个H100GPU为例：

在同规模下，按传统云服务商理论峰值利用率40%计算，CoreWeave20个月的计算量，传统云服务商想达到需耗时30个月。

这意味着，同规模同价格同时长，CoreWeave创造的收益比传统云服务商高50%。

CoreWeave这种"偏科式打法"不仅在性能上超越传统云巨头，价格上也把他们“按在地上摩擦”。

传统云厂商是“全能型选手”，既要搞存储、网络、数据库，又要伺候全球各地客户的五花八门需求，需要四处建厂，相当于开“百货商场”—货架多、成本高、定价只能“摊大饼”。

反应到价格上，主流云厂商H100的租赁价格通常在7-18美元/小时，包括微软11.06—12.29美元/小时。

而CoreWeave直接梭哈GPU即服务（GPUaaS），专攻AI训练和推理，运营成本被压缩，叠加北美廉价的电力，其32个数据中位于北美28个、欧洲仅4个。

反映到租赁价格上，CoreWeaveH100最新价格租赁价格为6.15美元/小时，远低于主流厂商。

虽然从表面上看，微软是CoreWeave的金主，但实际上，英伟达才是就是往盆里倒金坷垃的土财主。所谓"内外兼修的功夫"，离不开老黄的财力支持，与英伟达GPU的浇灌。

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算力狂欢下的隐忧

在2023年Siggraph计算机图形大会上，CoreWeave的每个展台都特意用小字标明“由英伟达提供动力”。

CoreWeave的成功之处在于，紧紧抱住了英伟达的“大腿”。而英伟达这边也对CoreWeave给予了充分的信任。

“你会看到一大批新的GPU专业化云服务提供商。”黄仁勋在今年英伟达今公司业绩电话会议上说道。“其中一个著名的就是CoreWeave，他们做得非常出色”。

英伟达另外两位高管：“CoreWeave是性能最高、能源效率最高的计算平台”，“英伟达为CoreWeave感到自豪”。

落到实处，英伟达也为CoreWeave的发展出了不小的力气。CoreWeave被称为“英伟达亲儿子”也不是空穴来风。

2020年9月，CoreWeave成为英伟达的首选云服务提供商之一。2021年7月，CoreWeave成为英伟达首家精英云计算服务提供商。

2022年11月，CoreWeave成为首批提供采用英伟达H100超级计算机云实例的供应商之一。

2023年6月，CoreWeave与英伟达共同刷新了MLPerf基准测试的记录，通过3584个H100集群，在CoreWeave云上仅用了11分钟就完成了基于GPT-3的大规模基准测试。

当马斯克还在为H100断货骂街时，CoreWeave不仅早就吃上了肉，还成了首批部署H200的云服务商。

CoreWeave不仅在英伟达GPU供应和技术支持方面获得了优先权，在融资上英伟达也是不惜余力。

2023年，英伟达参与CoreWeaveB轮融资，注资1亿美元。该轮融资后，CoreWeave估值达20亿美元。

同年10月，CoreWeave获得6.5亿美元信贷额度，由摩根大通、高盛等机构领投，英伟达作为持股方持续加码。

在英伟达GPU持续供应与融资加持之下，CoreWeave以一年翻7倍的速度前进。

与收入高速增长形成鲜明对比的是，2024年公司净亏损高达8.63亿美元，虽然毛利率高达74%，但很大一部分利润被运营费用"吃掉"了，也就是固定资产的折旧和摊销。2024年，光折旧和摊销的费用就高达9.6亿美元。

这是CoreWeave的战略选择。CoreWeave的重资产模式，决定了它必须先期大规模投入基础设施。建数据中心、买GPU，都是“烧钱”的买卖。而随着重资产的不断投入，折旧和摊销的费用也将逐渐递增。

为了扩大投入，除了股权融资外，CoreWeave还进行了大量的债务融资。

截至2024年底，公司的债务总额高达129亿美元。此次IPO募集的40亿美元，主要偿还129亿美元债务的短期部分，缓解3.61亿美元的利息支出。

当然，CoreWeave真正的挑战并不在此。比起看得见的债务压力，更大的压力来自AI格局的变化。

某种程度上说，CoreWeave的成功既有英伟达给予的资源优势，更多还要感谢时代的红利。

AI模型的快速进化，以及不断增长的算力需求，加剧了巨头们的焦虑，也给了CoreWeave更多的商业机会。但危机也恰恰来源于此。

当下，几乎所有的科技巨头都在加快算力的建设。

微软宣布2025财年有望投资约800亿美元建设人工智能数据中心。

亚马逊宣布未来10年将投入1000亿美元建设数据中心。2025年将在AWS和生成式AI领域投入750亿美元。

2024年，Meta宣布计划为人工智能项目投资超2000亿美元建设新数据中心。

巨大的算力投入，也引发了科技巨头算力过剩的担忧。

今年2月，根据Bloomberg透露，作为OpenAI的最大支持者，微软已经取消了部分AI数据中心的租赁。

可以说，虽然CoreWeave凭借英伟达的扶持，卡住了一个不错的位置。但过高的客户集中度以及数据中心的日益增加，始终是悬挂在其上空的达摩克利斯之剑。

或许也正因为如此，CoreWeave才选择率先登陆资本市场。

眼下这350亿美元估值，究竟是AI黄金时代的入场券，还是算力泡沫的狂欢门票，或许只有时间能给出答案。